航空發動機失穩特征信號甄別

王克宏，唐世建，屈衛東

航空發動機失穩特征信號甄別

王克宏1，唐世建1，屈衛東2

(1.中國燃氣渦輪研究院，四川成都610500；2.上海交通大學，上海200240)

針對航空發動機失穩時的重要表征——喘振信號開展檢測、判別和處理方法的研究。通過失穩信號處理器實時獲取壓氣機壓力脈動數據，采用時域診斷分析方法完成對失穩信號的在線檢測和預警。經壓縮部件臺架試驗驗證，失穩信號處理器能成功分離出喘振狀態下的失穩信號特征，實現對失穩信號較為準確的捕獲，采用的失穩判定方法有效。研究結果表明：失穩特征信號的實時、準確甄別，是發動機失穩主動控制的先決條件，提高失穩特征信號判別的正確率，可有效避免發動機失穩過程中信號的誤判、漏判。

航空發動機控制系統；失穩特征信號；發動機喘振；旋轉失速；時域診斷分析方法

1 引言

航空發動機研制和使用過程中，存在著以壓縮部件旋轉失速或喘振為特征的發動機氣動失穩問題，主要表現為發動機流量、推力強烈振蕩或燃燒室熄火等現象。如何準確實現發動機失穩檢測、監控發動機工作狀態、消除發動機不穩定工作狀態、保護飛行器安全，已成為發動機研制過程中越來越重要的工作。發動機氣動穩定性的研究，不僅關系著飛行器的飛行安全，而且隨著發動機氣動穩定性理論研究的深入及設計水平的提高，其成果可直接提高發動機性能、縮短研制周期、降低研制難度。

國內在航空發動機防喘控制技術方面已開展了多年研究，但由喘振特征信號甄別技術不足導致的漏報、誤判現象，始終是防喘控制的技術瓶頸。本文通過試驗分析某型發動機壓縮部件臺架試驗的失速和喘振信號，掌握壓縮部件氣動失穩特征，深化失穩信號預警診斷技術研究，采用數字式電子處理裝置完成失穩信號的處理、判斷及控制指令的發出，是發動機喘振控制系統整體設計最前端且最關鍵的研究內容。

2 失穩特征參數選取

航空發動機的失穩特征由多個參數表征，喘振是其重要特征之一。圖1為喘振時發動機流道中參數常見的變化情況：壓氣機出口壓力p3和發動機進口空氣流量W2強烈脈動，高、低壓轉子轉速nH、nL急劇下降，低壓渦輪出口溫度T5急劇上升，發動機進口壓力p2瞬間突升，推力F急劇下降等[1]。

圖1 發動機喘振時工作參數的變化Fig.1 Dynamic performance of engine surge

為確定發動機的不穩定過程特征，失穩信號參數原則上可選擇某個單獨參數或某些參數組合，如可選擇壓氣機進出口壓力、渦輪出口溫度、高低壓轉子轉速等參數。但因為失穩發生的瞬時性特點，最重要的是對發動機壓縮部件失穩初始擾動實施實時、精確監測和甄別。由圖1可見，在喘振過程中，壓力、溫度和轉速三類參數均有明顯變化，但從發動機工作的瞬時性角度分析，溫度、轉速信號的變化較壓力信號趨于漸變，變化周期較長，且溫度信號的滯后性不利于失穩實時判斷，轉速由燃油量控制致使失穩判定缺乏直接性；壓力信號的瞬態變化較為劇烈，幅度大，易于分辨。因此，采用渦輪出口溫度、轉子轉速作為失穩特征信號不能全面反映發動機失穩信息，而選擇以壓力脈動形式出現的壓氣機出口壓力作為失穩判定的特征參數較佳，溫度、轉速信號可作為組合輔助判定參數。

3 喘振模型建模及仿真

壓縮部件的喘振模型在經典Moore-Greitzer模型(M-G模型)基礎上建立。該模型由壓升、平均流量系數、擾動流量系數三個方程構成耦合偏微分方程組，能較好地描述旋轉失速和喘振等失穩現象，預測壓縮系統進入旋轉失速前的模態擾動波，可用于系統穩定性分析、失速與喘振的數值模擬等方面。參照文獻[2]、[3]，在MatLab環境下建立了如圖2所示的壓氣機低階喘振模型。為便于對失穩特征信號進行數值仿真分析，將M-G模型的偏微分方程進行了非線性常微分化處理。圖3為氣動失穩時壓力信號的仿真結果，從失穩產生的過程看，壓氣機正常工作時，壓力信號按照相對小的幅值上下波動；當壓氣機產生失速團時，壓力脈動振幅增大，隨著失速團軸向傳播，壓力脈動會有與轉速密切相關的相對固定的頻率。另外，每個喘振循環均起始于旋轉失速，且壓縮部件失穩過程的物理現象與壓氣機特性有關。壓氣機特性較陡，失穩現象將以喘振形式出現；壓氣機特性較平，失穩現象將以旋轉失速形式出現。圖4為失速、喘振仿真時的時頻特性，通過時頻分析提取壓力信號中與轉速相關的頻率變化特性，可作為壓縮部件失速、喘振時的頻率預警標識。

圖2 壓縮部件喘振模型Fig.2 The surge model of compression components

圖3 喘振時的壓力信號仿真Fig.3 The pressure signal simulation during surge

4 喘振信號預警

發動機工作過程中，喘振信號的預測和報警是決定發動機防喘控制成效的關鍵因素，故喘振信號的采集、處理及準確辨析尤為重要。喘振信號報警過早或誤報，使發動機采取動作主動消喘，將大大降低發動機的輸出功率和效率；預測過遲或漏報，將使發動機沒有足夠時間在失穩前采取相應防御措施，給發動機和飛行器帶來極大的安全隱患。

圖4 失速、喘振時頻特性Fig.4 The composite curves of time-frequency characteristic during surge and stall

喘振信號的采集、處理由失穩信號處理器完成。失穩信號處理器是發動機防喘控制系統的前置處理單元，由壓力數據采集模塊、檢測模塊和數據記錄裝置等組成?；谂_架試驗考慮，失穩信號處理器采用嵌入式處理器和FPGA硬件架構[4](圖5)。在RTOS實時操作系統平臺上，由硬件控制A/D轉換和數據存儲，最大限度地提高了系統的信號采集和處理能力；通過相應的軟件算法和邏輯控制，實時輸出喘振預警信號。數據處理單元用于提取失穩信號特征和檢測算法，實時處理來自數據采集單元的壓力數據。在特征壓力信號采集實時、準確的情況下，通過可靠的信號診斷和預測算法，降低失穩先兆的漏報和誤報，確保發動機防喘控制系統有效工作。

喘振信號處理的關鍵，是對發動機失穩先兆信號的數據診斷。圖6為喘振信號診斷處理流程，采用了數據融合技術的綜合診斷方法[5]。數據融合的主要目的，是建立對壓力脈動信號診斷信息的置信因子、嚴重性和優先權，通過綜合診斷輸出提高預警的可靠性。結合實際控制需求，采用低通濾波技術進行失穩信號的抗干擾和濾波設計。選取合適的濾波頻率，對傳感器采集的壓力脈動信號進行低通濾波，圖7為低通濾波結果示意圖。該圖較為準確地反映出：在進入喘振之前一段時間壓力擾動增大，在接近喘振點前壓力脈動幅值明顯增大。

圖5 系統硬件原理圖Fig.5 The schematic diagram of system hardware

圖6 喘振信號診斷處理流程Fig.6 The flow chart of surge calculation

圖7 壓力信號的低通濾波Fig.7 The complex chart of low-pass filtering for the pressure signal

5 試驗分析

真實喘振狀態通過臺架上試驗件轉速上升到規定值后的節流方法實現。采用檢測壓氣機率先失速級的壓力信號，根據其失速時壓力信號變化的特征表征失速/喘振現象，并以此作為喘振控制指令發送到防喘控制系統。

對采集到的喘振數據進行時域、頻域分析，得出喘振過程中的時頻特性。喘振發生前后2 s內的原始壓力數據波動見圖8，可見，喘振發生時壓力信號產生了明顯波動。為進一步分析壓力信號的脈動情況，對數據進行量化處理，處理后的脈動量波形見圖9。可見，壓力信號的脈動主頻率變小，波動幅度增大。其物理意義實質上是發動機內部氣流失穩，發生了喘振。取一定閾值做二進制判決處理，結果如圖10所示?？梢?，該判決結果清晰反映了壓力脈動情況，可作為喘振控制預警處理信號，為后續發動機防喘控制動作提供較為準確、實時的指令依據。

圖8 原始壓力波動信號Fig.8 The original curve of pressure fluctuation signal

圖9 處理后的壓力脈動信號Fig.9 The pressure fluctuation signal curve after treatment

圖10 判決結果示意圖Fig.10 Schematic diagram of the verdict

6 結束語

失穩特征信號的實時、準確甄別，是發動機進行失穩主動控制的先決條件。理論上，如果能準確判定失穩信號，并及時采取措施主動抑制初始擾動，發動機可始終穩定工作而不再發生失速和喘振。本文對航空發動機失穩特征信號的檢測、判別和處理方法進行了研究，通過失穩信號處理器實時獲取壓氣機壓力脈動數據，采用時域診斷分析方法完成失穩信號的在線檢測和預警。經某發動機壓縮部件臺架試驗驗證，失穩信號處理器應用良好，能成功分離出喘振狀態下的失穩特征信號特征并實施較為準確的捕獲，采用的失穩判定方法有效。但針對失穩特征信號的甄別技術研究，僅依靠部件試驗還遠遠不夠，必須依賴于發動機整機真實環境試驗，采用多種數據診斷方法積累分析，才能逐步提高對發動機失穩信號判定的準確性、可靠性，降低漏報和誤報率。

[1]劉大響.航空燃氣渦輪發動機穩定性設計與評定技術[M].北京：航空工業出版社，2004.

[2]Gravdah J T.Modeling and Control of Surge and Rotating Stall in Compressors[D].Norway：Norwegian University of Science and Technology，1998.

[3]Longley J P.Calculating Stall and Surge Transients[R]. ASME GT2007-27378，2007.

[4]孟憲元，錢偉康.FPGA嵌入式系統設計[M].北京：電子工業出版社，2007.

[5]Spakovszky Z S，Gertz J B，Sharma O P，et al.Influence of Compressor Deterioration on Engine Dynamic Behavior and Transient Stall-Margin[J].ASME Journal of Turboma?chinery，2000，122：477—489.

Instability Signal Detecting and Early Warning of Aero-Engine

WANG Ke-hong1，TANG Shi-jan1，QU Wei-dong2
(1.China Gas Turbine Establishment，Chengdu 610500，China；2.Shanghai Jiaotong University，Shanghai 200240，China)

For the surge signal,an important instability characteristic of aero-engine,detection，identifica?tion and processing method research were carried out.Real time pressure data of compressor was obtained by instable signal processor and online detection and pre-warning were accomplished by time domain diag?nosis method.Bench test of compression components validated that signal processor successfully captured the instable signal and differentiated the characteristics with effective method.The results show that the ac?curate discrimination of real-time instable signal is the precondition for active control and the improvement of discrimination accuracy could effectively avoid the misjudgment or pretermission of signal.

aero-engine control system；instability control signal；engine surge；rotating stall；time domain diagnosis analysis

V233.7

A

1672-2620(2013)04-0051-03

2013-01-14；

2013-06-18

王克宏(1967-)，男，河北豐南人，高級工程師，主要從事航空發動機控制及試驗研究工作。